vgg16

第P7周：咖啡豆识别

importtorch.nn.functionalasFclassvgg16(nn.Module):def__init__(self):super(vgg16,self
LoveData_·2022-11-22 09:28

【基于机器学习的垃圾分类监控系统】

本文在人工收集到的数据集的基础上，共实验了模板匹配、模板匹配+SVM，HOG特征提取+SVM，VGG16迁移学习及迁移学习模型微调这五种方法，并对后两种方法进行了数据增强处理。
summer_夏-_-·2022-11-22 08:44

torch在vgg16预训练模型上添加新的层

importtorchfromtorchimportnnimporttorchvisionvgg16=torchvision.models.vgg16(pretrained=False)#如果需要预训练模型就让pretrained=Truetrain_data=torchvision.datasets.CIFAR10('./data',train=True,transform=torchvisio
gggi520·2022-11-22 08:38

Halcon深度学习自定义网络模型-VGG16

Halcon深度学习自定义网络模型-VGG16Python下的VGG网络模型源码：Halcon实现VGG16网络模型：备注：版本要求：halcon21.05++Python下的VGG网络模型源码：importtensorflowastfclassVGG16
deep-bool·2022-11-22 05:28

卷积和全连接层的模型参数计算详解，详细到神经元个数一个个算，天啊，以VGG16为例

卷积和全连接层的模型参数计算详解，以VGG16为例神经网络参数计算基础（卷积、全连接层）卷积核参数量计算单个卷积核大小卷积层卷积核大小的计算全连接层参数计算全连接层概念全连接层参数计算VGG16参数计算模型架构计算参数量第一部分卷积层其他卷积层参数量计算全连接层输入说明全连接层计算参数量其他部分参数量验证神经网络参数计算基础
小林记录·2022-11-22 05:06

vgg16的权重更新

我们在获取vgg16网络模型参数时，如果用如下方式获取会出错。
果粒在哪里·2022-11-22 03:21

深度学习——09模型的保存:torch.save()、加载:torch.load()

两种方式保存模型主要分为两类：1、保存整个模型2、保存模型参数1、第一种结构模型+模型参数保存整个网络模型，加载整个网络模型（可能比较耗时）#保存方式1torch.save(vgg16,"vgg16_model1
Miles强·2022-11-22 02:34

FCN源码解读之surgery.py

://blog.csdn.net/qq_21368481/article/details/80289350surgery.py是FCN中用于转换模型权重的python文件，在解读源码前，我们先来看一下VGG16
伍颜·2022-11-21 23:00

FCN的代码解读

模型初始化众所周知，FCN的后半段是新的，前半段一般移植自其他模型，这里我选择了Vgg16的模型结构。
czc131·2022-11-21 23:53

目标检测学习笔记——RPN和ROI Pooling

一、RPN首看这个链接：CNN目标检测（一）：FasterRCNN详解下图展示了Python版本中的VGG16模型中的faster_rcnn_test.pt的网络结构，可以清晰的看到该网络对于一副任意大小
phily123·2022-11-21 16:57

MindSpore：vgg16模型 gpu版本下载

问题描述：如上图所示，这是vgg16模型的gpu版本、请问可以在哪下载这个模型？谢谢解决方案：在MindSpore官网目前有vgg16的Ascend模型。
skytier·2022-11-21 12:52

mindspore_hub 可以使用gpu加载vgg16模型以及是否可以做迁移模型吗？

问题：gpu加载vgg16模型过程中，希望不保留全连接层，但是vgg16模型好像不包括include_top这个选项，请问有别的办法吗？
skytier·2022-11-21 12:21

（Transfer Learning and fine tuning）迁移学习与微调

迁移学习：借助预训练模型，泛化到我们自己的模型上举栗子VGG16网络，在ImageNet上已经训练好，是一个预训练模型，有1000个分类1、当我们的数据集较小时，只修改最后一层全连接层，冻结其余所有层的结构和权重
郑建宇Jy·2022-11-21 12:12

VGG卷积神经网络模型解析

卷积神经网络模型解析一：VGG介绍与模型结构VGG全称是VisualGeometryGroup属于牛津大学科学工程系，其发布了一些列以VGG开头的卷积网络模型，可以应用在人脸识别、图像分类等方面，分别从VGG16
weixin_34009794·2022-11-21 11:26

深度学习——（6）pytorch冻结某些层的参数

.使用原来的格式更改（上面提到的）try3.定义no_grad列表将部分层冻结在加载预训练模型的时候，有时候想冻结前面几层，使其参数在训练过程中不发生变化（不进行反向传播）问题出现在之前的blog——VGG16
柚子味的羊·2022-11-21 08:07

【目标检测】yolov2特征提取网络------Darknet19结构解析及tensorflow和pytorch实现

Darknet-19吸收了VGG16,NIN等网络的优点，网络结构小巧，但是性能强悍。可以看到，Darknet-19的stride为32,没有fc层，而是用了Avgpool。
小飞龙程序员·2022-11-21 00:24

通过VGG16理解池化、卷积、激活函数

理论理解：1、卷积池化？图中卷积核为：计算公式为：1*1+1*0+1*1+0*0+1*1+1*0+0*1+0*0+1*1=4以此类推...4、3、42、4、32、3、4卷积层关键操作：局部关联：每个神经元看作一个滤波器filter，局部数据权值共享。滑动窗口：对一个filter内的数据进行计算。关键参数：深度depth：filter的个数步长stride：单个filter一次滑动的长度填充值zer
代码和男人都读不懂·2022-11-20 23:09

PyTorch torchvision.models小结

以vgg16为例子导入预训练模型：importtorchvisionmodel=torchvision.
Big_quant·2022-11-20 11:48

咖啡豆识别-P7

VGG-16网络框架如何查看模型的参数量以及相关指标拔高（可选）：验证集准确率达到100%使用PPT画出VGG-16算法框架图（发论文需要这项技能）探索（难度有点大）在不影响准确率的前提下轻量化模型●目前VGG16
Presumptuous419·2022-11-20 09:59

基于VGG卷积神经网络的图像识别代码实现

TensorFLow的keras库中集成有VGG16、VGG19模型，可以打印模型的结构，下面以VGG16为例进行模型结构说明：fromtensorflo
Stephen_Tao·2022-11-20 05:56

目标检测之端到端：Fast RCNN

1、FastR-CNN框架输入：一张包含多个ROI的图片网络：多层卷积（用了VGG16）特征提取，每个ROI被池化成一个固定大小的Featuremap，最后被全连接层展开成一个特征向量。
王本宝·2022-11-19 11:57

深度学习网络模型压缩剪枝详细分析

2.理论基础必要性：目前主流的网络，如VGG16，参数量1亿3千多万，占用500多MB空间，需要进行300多亿次浮点运算才能完成一次图像识别任务。可行性：在深度卷积网络中，
javastart·2022-11-19 09:37

pytorch学习笔记(七)---网络模型的使用修改、保存以及加载

1.使用定义好的模型（以VGG16为例）给出官方
橘春十三99·2022-11-19 07:27

pytorch网络模型训练（自学总结）

网络模型训练1.模型的保存与读取有两种方式保存model1）法1保留了结构和参数，所需内存较大vgg16=torchvision.models.vgg16(pretrained=False)torch.save
sxpg0428·2022-11-19 07:10

【目标检测】Fast R-CNN详解

同样使用VGG16作为网络的骨架，在训练速度比R-CNN快了近9倍，测试速度快了213倍，在PascalVOC数据集上accuracy从62%提升至66%，它解决了重复卷积计算和固定输入尺度的问题。
黎小强同学·2022-11-19 06:48

深度学习Week7-好莱坞明星识别（Pytorch）

.设置动态学习率4.正式训练编辑四、结果可视化1.Loss与Accuracy图2.指定图片进行预测3.模型评估*五、优化模型1.前几次经验，把模型调成Adam的基础上，调整学习率和动态学习率2.在调用VGG16
牛大了2022·2022-11-19 06:54

【创新实训 第四周】 不完全的 CTPN 完结贴 2019.4.11

详细工作内容①模型设计首先，输入图片经过VGG16，长宽缩小到原来1/16，得到featuremap，所以featuremap的一个像素对应原图的16*16像素，这也是为什么anchor的宽度
PPTPPT5566·2022-11-19 05:35

图像分割-FCN全卷积神经网络（完整代码详解）

本文使用Vgg16作为骨架网络，提取featurema
爱吃酸菜鱼的小猫咪·2022-11-19 05:28

【深度学习】VGG16网络结构复现 | pytorch |

文章目录前言一、VGG16介绍二、VGG16网络复现——pytorch前言这篇文章按道理来说应该是很简单的，但是因为一个很小的bug，让我难受了一晚上，直到现在我也没找出原因。后面我会提到这个bug。
今天一定要洛必达·2022-11-17 17:42

计算模型的GFLOPs和参数量 & 举例VGG16和DETR

目录一、FLOPS、FLOPs和GFLOPs的概念二、计算VGG16的GFLOPs和参数量三、计算DETR的GFLOPs和参数量四、整理数据表格一、FLOPS、FLOPs和GFLOPs的概念FLOPS：
Flying Bulldog·2022-11-16 17:01

MobileNet v1&v2&v3 创新点及结构简述

相比VGG16准确率减少了0.9%，但模型
华科附小第一名·2022-11-16 15:40

【OUC深度学习入门】第2周学习记录：卷积神经网络基础

目录Part1视频学习1传统神经网络vs卷积神经网络2基本组成结构3卷积神经网络典型结构Part2代码练习1MNIST数据集分类2CIFAR10数据集分类3使用VGG16对CIFAR10分类Part3问题思考
悦泽桑·2022-11-15 17:47

PyTorch——神经网络的搭建

目录典型的神经网络的训练过程1.搭建一个Regression回归的基本神经网络结构Classification分类的训练保存模型和提取模型2.自动梯度自定义传播函数实战手写数字识别3.迁移学习自定义VGGNet迁移VGG16
行走的笔记·2022-11-15 11:20

FashionMNIST_CNN with pytorch (accuracy: 97.58%/90.1%)

FashionMNIST_CNNwithpytorch(accuracy:97.58%/90.1%)接上篇手工简单复现经典CNN网络测试(LeNet5、AlexNet、VGG16、GoogLeNet、ResNe
想考个研·2022-11-14 09:37

VGG论文笔记

.加粗的层是相较上一层增加的层2.weightlayers是指conv和FC层3.根据表二可知VGG参数巨多（计算：3*（3*3*c）*c，比5*5卷积核大小的少）4.后面16层和19层的模型分别称为VGG16
白蜡虫可·2022-11-13 10:47

vgg16 清华镜像_Caffe vgg16网络结构

深度神经网络可视化工具集锦TensorBoard:TensorFlow集成可视化工具GitHub官方项目：https://github.com/tensorflow/tensorflow/tree/master/tensorflow/tensorboardTensorBoard涉及到的运算，通常是在训练庞大的...文章玄学酱2017-08-022682浏览量TensorFlow和Caffe、MXN
weixin_39567046·2022-11-11 07:25

【项目实战】Python基于卷积神经网络CNN模型和VGG16模型进行图片识别项目实战

说明：这是一个机器学习实战项目（附带数据+代码+文档+视频讲解），如需数据+代码+文档+视频讲解可以直接到文章最后获取。1.项目背景深度学习（DeepLearning，DL）是机器学习研究中的一个新的领域，源自人工神经网络，其动机在于建立、模拟人脑进行分析学习的神经网络，它模仿人脑的机制来解释图像、声音、文本等数据。深度学习属于无监督学习，通过组合低层特征形成更加抽象的高层特征或属性特征，以发现数
胖哥真不错·2022-11-07 15:37

实战：OpenVINO+OpenCV 文本检测与识别

OpenCV学堂模型介绍文本检测模型OpenVINO支持场景文字检测是基于MobileNet的PixelLink模型，该模型有两个输出，分别是分割输出与boundingBoxes输出，结构如下：下面是基于VGG16
小白学视觉·2022-11-06 22:44

实例分割------Yolact-minimal结构详解

yolact结构图网络backbone可以采用resnet101，resnet50甚至vgg16等。
小飞龙程序员·2022-10-31 18:11

TensorFlow（十七）训练自己的图像识别模型（基于VGG16）

下面将会使用VGG16为基础，来微调（Fine-tune）模型达到训练我们自己的数据的目的。这里将会分类一些地表的卫星图片来区分森林、水域、岩石、农田、冰川和城市区域。
viafcccy·2022-10-30 14:21

Pytorch深度学习快速入门教程 -- 土堆教程笔记（二）

入门学习（二）神经网络基本骨架-nn.Module卷积操作神经网络-卷积层简单介绍添加tensorboard神经网络-最大池化层简单使用作用神经网络-非线性激活ReLUSigmoid神经网络-线性层简单介绍VGG16
L-FHy·2022-10-28 15:33

MobileNet V1 理论理解

(相比VGG16准确率减少了0.9%，但模型参数只有VGG的1/32)。
我真帅66·2022-10-25 17:01

基于内容的图像检索系统设计与实现--颜色信息--纹理信息--形状信息--PHASH--SHFT特征点的综合检测项目，包含简易版与完整版的源码及数据！

颜色信息–纹理信息–形状信息–PHASH–SHFT特征点的综合检测[百度云链接，提取码：6666]戳我完整版：包含只有-颜色信息–纹理信息–形状信息–PHASH–AHASH–DHASH–HSV中心矩法–VGG16
一二熊猫·2022-10-25 12:51

PyTorch模型的保存与加载

我们导入预训练好的VGG16模型，并将其保存。我们将state_dict字典保存在model_weights.pth文件中。model
长命百岁️·2022-10-22 07:16

基于Pytorch和Vgg16实现图片分类

首先基于Pytorch实现Vgg16网络，命名为model.py（可为其他任意名字，但是后续导入时要记得更改）importtorchimporttorch.nnasnnclassVGG16(nn.Module
sy1049·2022-10-21 01:15

VGG16模型PyTorch实现

1.VGG16网络简介VGG16网络模型在2014年ImageNet比赛上脱颖而出，取得了在分类任务上排名第二，在定位任务上排名第一的好成绩。
故里_·2022-10-21 01:44

pytorch手写VGG16网络，两种写法，低阶基础写法

1、vgg16的网络结构图2、vgg16网络分析输入的数据大小为[224*224]的图片，通道数为3，共有13个卷积层，3个全联接层，所以叫vgg16。具体的操作完之后的大小见代码注释。
大鹏要高飞·2022-10-21 01:14

VGG16网络详解并使用pytorch搭建模型

VGG网络结构网络中的亮点：通过堆叠多个3x3的卷积核来代替大尺度卷积核(减少所需参数)，可以拥有相同的感受野1、一张原始图片被resize到(224,224,3)。2、conv1两次[3,3]卷积网络，输出的特征层为64，输出为(224,224,64)，再2X2最大池化，输出net为(112,112,64)。3、conv2两次[3,3]卷积网络，输出的特征层为128，输出net为(112,112
STATEABC·2022-10-21 01:13

VGG16+UNet个人理解及代码实现（Pytorch）

VGG16网络结构vgg16的网络结构如下所示，16的含义就是说网络中有16个全连接层。图1没有画出最后一层。
10000hours·2022-10-16 07:29

深度学习：图像目标检测与图像分类的区别（简单理解）

深度学习目标检测器的模块图：VGG16基本网络是SSD深度学习目标检测框架的一个特征抽
Vertira·2022-10-14 07:17
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